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迈向通用具身智能：具身智能的综述与发展路线

backend 2025/6/16 9:39:06

作者： Yequan Wang $^{1}$ , AixinSun $^{2}$
单位： $^{1}$ 北京人工智能研究院， $^{2}$ 南洋理工大学
论文标题：Toward Embodied AGI: A Review of Embodied AI and the Road Ahead
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.14235

主要贡献

提出具身AGI的五级分类体系（L1-L5）：从仅能完成单一任务的初级阶段（L1）到能够独立完成开放式任务且行为类似人类的高级阶段（L5），为具身AI的发展提供了明确的里程碑。
评估当前具身AI的发展水平：通过分析现有研究，指出当前具身AI的能力处于L1-L2之间，揭示了在达到更高级别（L3+）时面临的关键挑战。
提出L3+机器人大脑的概念框架：包括模型架构和训练范式，旨在满足全模态处理、类人认知能力、实时响应和泛化能力等核心要求，为未来的研究和开发提供了技术展望。

研究背景

具身AI与AGI的关系：
- 具身AI被认为是实现人工通用智能（AGI）的关键路径之一，甚至可能是AGI定义的一部分。具身AI强调通过身体与环境的交互来实现智能行为。
具身AGI的定义：
- 论文将具身AGI定义为能够以人类水平的熟练度完成多样化、开放式现实世界任务的具身AI系统，强调其人类交互能力和任务执行能力。

通用具身智能路线

论文提出了一个从L1到L5的五级路线图，用于衡量和指导具身AGI的发展，每个级别基于四个核心维度：模态（Modalities）、类人认知能力（Humanoid Cognitive Abilities）、实时响应能力（Real-time Responsiveness）和泛化能力（Generalization Capability）。

级别	模态	类人认知	实时响应	泛化能力	身体与控制	自动驾驶类比
L1	部分	否	否	未见环境	鲁棒性	简单任务（如速度控制）
L2	部分	否	否	相似任务	响应性	组合任务（如泊车）
L3	全部	否	部分	有限任务类型	感知完整	复杂任务（需人类监控）
L4	全部	部分	是	开放任务	精确性	广泛任务（接近人类精度）
L5	全部	是	是	开放任务	安全性	所有任务（无需人类干预）

L1（单一任务完成）：机器人能够可靠地完成单一、明确定义的任务（如抓取物体），但功能局限于特定任务领域。
L2（组合任务完成）：机器人能够处理组合任务，通过将高级人类指令分解为简单动作序列来执行，但能力仍限于预定义任务和技能库。
L3（有条件的一般任务完成）：机器人能够处理多种任务类别，表现出对任务、环境和人类指令的有条件泛化能力，但对全新或开放式任务的可靠性不足。
L4（高度通用机器人）：机器人展现出对广泛未见任务的稳健泛化能力，具备强大的多模态理解和推理能力。
L5（全功能机器人）：这是具身AGI的最终目标，机器人能够满足人类日常生活的广泛需求，展现出类似人类的认知行为。

现状和挑战

当前具身AI的能力处于L1和L2之间，面临以下四个维度的挑战。

缺乏全面的多模态能力

现状：
- 现有的具身AI模型（如视觉-语言-动作模型，VLA）大多仅支持视觉和语言输入，并且输出仅限于动作空间。
挑战：
- 真正的具身智能需要全面的多模态感知能力，包括理解人类语音的情感和语义，以及处理环境音频输入（如麦克风设备）。此外，还需要多模态响应能力，例如实时语音反馈。
- 缺乏这些模态不仅限制了具身AI在应用中的多功能性，还阻碍了它们对物理世界的全面理解。

类人认知能力不足

现状：
- 现有的机器人主要专注于任务特定的操作，缺乏高级的推理和社交互动能力。
挑战：
- 具身AI需要在推理和对话智能方面表现出色，类似于复杂的聊天机器人，并展示与人类偏好和伦理价值观的一致性。
- 最终，为了达到L5，具身AI需要表现出类似人类的认知行为和复杂的社会理解能力，这超出了当前学习范式（包括无监督、监督和强化学习）的范围。

实时响应能力有限

现状：
- 大多数现有的具身AI系统以半双工方式运行，即在完全接收和处理指令后才开始行动，这使得它们在动态环境中（条件或指令快速变化）表现不佳。
挑战：
- 这种局限性严重阻碍了具身AI在现实世界中的部署，尤其是在需要快速适应环境变化或更新指令的应用场景中。

泛化能力受限

现状：
- 尽管最近的具身AI模型在多样化环境中的泛化方面取得了显著进展，但仍然存在许多跨环境泛化场景，这些模型难以处理，例如对空间变换（如相机角度）的不变性。
挑战：
- 这些问题是实现更高级别能力（如L3+）时需要解决的关键问题。更重要的是，跨任务泛化能力仍然处于发展阶段，但这是实现真正通用能力（L3+）的必要条件。

L3∼L5: 核心能力组件

该部分定义了实现高级别具身AGI（L3-L5）的四大核心能力，并分析了当前技术的不足与未来方向。

全模态能力

要求：
- L3+机器人需处理超越视觉和文本的多模态输入（如听觉、触觉、热感等），并生成多模态响应（动作、语音、推理等）。
挑战：
- 模态冲突：多模态融合对模型容量要求极高（如音频-视觉-动作的联合建模）。
- 对齐问题：异构数据分布导致模块间协作困难（如视觉与触觉信号的时序对齐）。
解决方案：
- 并行架构（L3+）：支持多模态流式输入输出的实时处理（如图3所示）。
- 高级预训练范式（L4+）：通过跨模态联合训练提升物理规律内化能力。

类人认知行为

四大核心能力：
- 自我意识（：动态理解自身身份、目标与状态（区别于静态LLM提示词）。
- 社会关联理解：识别角色关系（如人类-机器人协作中的责任分配）。
- 程序性记忆：持续积累技能，避免灾难性遗忘（如增量学习）。
- 记忆重组：根据新经验动态更新知识（减少重复训练开销）。
实现路径：
- 终身学习：超越传统“预训练-微调”范式，通过持续交互更新内部表征（如用户偏好、环境变化）。

实时交互

挑战：
- 现有模型（如VLA）因参数量限制（<5B）难以支持全模态实时响应，且计算复杂度随序列长度平方增长。
优化方向：
- 工程优化：如MiniCPM-o2的时序分复用（TDM）技术。
- 新架构：专为多模态并行处理设计的低延迟模型（如RQ-Transformer）。

开放任务泛化

瓶颈：
- 当前模型依赖任务特定数据，缺乏物理规律的内化（如虚拟动作结果的因果预测）。
改进方法：
- 物理导向训练：通过无监督/合成数据学习世界模型（World Models），增强跨任务推理能力。

L3+ 机器人大脑框架

模型结构

设计原则：
- 全模态流式处理：支持任意时刻 $t + 1$ 的输出生成（动作、语音、推理等），基于历史输入 $0\sim t$ 。
- 动态响应：适应环境突变（如指令中断、物理扰动）。

$y_{t+1}^{a_1}, y_{t+1}^{a_2}, \dots, y_{t+1}^{a_n} = f_\theta(x_0^{b_1}, x_0^{b_2}, \dots, x_0^{b_m}, \dots, x_t^{b_1}, x_t^{b_2}, \dots, x_t^{b_m})$

$a_i \in \{\text{thoughts}, \text{speech}, \text{action}, \text{mobile}, \dots\}$

$b_j \in \{\text{text}, \text{audio}, \text{image}, \text{video}, \text{heatmap}, \dots\}$

示例架构：
- 多模态编码器-解码器结构，类似RQ-Transformer的双模态原型。

训练范式

全模态从头训练：促进跨模态深度对齐（如视觉-触觉-语言的联合表征）。
-. 终身学习集成：结合主动学习（Active Learning）和知识编辑（Knowledge Editing），实现持续适应。
物理导向训练：
- 数据：大规模无监督/合成数据（如模拟器生成的物理交互）。
- 目标：通过动作-结果预测任务内化因果规律（如Hu et al. 2024的预测策略）。